Python で pandas を使って Jira Service Management データを可視化する方法

Python の豊富なエコシステムを活用することで、作業を迅速に開始し、システム間の連携をより効果的に行うことができます。CData Python Connector for Jira Service Management、pandas および Matplotlib モジュール、SQLAlchemy ツールキットを組み合わせることで、Jira Service Management に接続した Python アプリケーションやスクリプトを構築し、Jira Service Management のデータを可視化できます。この記事では、pandas、SQLAlchemy、Matplotlib の組み込み関数を使用して Jira Service Management のデータに接続し、クエリを実行して結果を可視化する方法を説明します。

CData Python Connector は、組み込みの最適化されたデータ処理機能により、Python での Jira Service Management のデータへのリアルタイムアクセスにおいて比類のないパフォーマンスを提供します。Jira Service Management に対して複雑な SQL クエリを発行すると、ドライバーはフィルタや集計などのサポートされている SQL 操作を Jira Service Management に直接プッシュし、サポートされていない操作（多くの場合、SQL 関数や JOIN 操作）は組み込みの SQL エンジンを使用してクライアント側で処理します。

Jira Service Management のデータへの接続

Jira Service Management のデータへの接続は、他のリレーショナルデータソースへの接続と同様です。必要な接続プロパティを使用して接続文字列を作成します。この記事では、接続文字列を create_engine 関数のパラメータとして渡します。

Jira Service Management 接続プロパティの取得・設定方法

任意のJira Service Management Cloud またはJira Service Management Server インスタンスへの接続を確立できます。接続するにはURL プロパティを設定します。

• URL（例：https://yoursitename.atlassian.net）

カスタムフィールドへのアクセス

デフォルトでは、CData 製品はシステムフィールドのみを表示します。Issues のカスタムフィールドにアクセスするには、IncludeCustomFields を設定します。

Jira Service Management への認証

ベーシック認証

ローカルサーバーアカウントで認証するためには、次の接続プロパティを指定します。

• AuthScheme：Basic に設定。
• User：認証ユーザーのユーザー名に設定。
• Password：認証ユーザーのパスワードに設定。

API トークン

Cloud アカウントに接続するには、APIToken を取得する必要があります。API トークンを生成するには、Atlassian アカウントにログインして「API トークン」 -> 「API トークンの作成」をクリックします。生成されたトークンが表示されます。

データに接続するには以下を設定します。

• AuthScheme：APIToken に設定。
• User：認証ユーザーのユーザー名に設定。
• APIToken：作成したAPI トークンに設定。

ちなみに、Cloud アカウントへの接続でパスワード認証を使うことも可能ですが、非推奨となっています。

OAuth 2.0

Jira Service Management のOAuth 2.0 サポート（3LO）を活用して、ログインクレデンシャルなしでデータに接続することもできます。

この場合、AuthSchemeをすべてのOAuth フローでOAuth に設定する必要があります。また、すべてのシナリオでカスタムOAuth アプリケーションを作成して構成する必要があります。詳しくは、ヘルプドキュメントの「OAuth」セクションを参照してください。

以下の手順に従って、必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトを介して Jira Service Management にアクセスしてみましょう。

必要なモジュールのインストール

pip ユーティリティを使用して、pandas、Matplotlib モジュール、および SQLAlchemy ツールキットをインストールします。

pip install pandas
pip install matplotlib
pip install sqlalchemy

以下のようにモジュールをインポートしてください。

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engine

Python で Jira Service Management のデータを可視化する

接続文字列を使用して接続できます。create_engine 関数を使用して、Jira Service Management のデータを操作するための Engine を作成します。

engine = create_engine("jiraservicedesk:///?ApiKey=myApiKey&User=MyUser")

Jira Service Management への SQL の実行

pandas の read_sql 関数を使用して、SQL ステートメントを実行し、結果セットを DataFrame に格納します。

df = pandas.read_sql("SELECT RequestId, ReporterName FROM Requests WHERE CurrentStatus = 'Open'", engine)

Jira Service Management のデータの可視化

クエリ結果が DataFrame に格納されたら、plot 関数を使用して Jira Service Management のデータを表示するグラフを作成します。show メソッドで、グラフを新しいウィンドウに表示します。

df.plot(kind="bar", x="RequestId", y="ReporterName")
plt.show()

無料トライアル & 詳細情報

CData Python Connector for Jira Service Management の 30日間無料トライアルをダウンロードして、Jira Service Management のデータに接続する Python アプリケーションやスクリプトの構築を始めましょう。ご質問がありましたら、サポートチームまでお気軽にお問い合わせください。

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完全なソースコード

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sqlalchemy import create_engin

engine = create_engine("jiraservicedesk:///?ApiKey=myApiKey&User=MyUser")
df = pandas.read_sql("SELECT RequestId, ReporterName FROM Requests WHERE CurrentStatus = 'Open'", engine)

df.plot(kind="bar", x="RequestId", y="ReporterName")
plt.show()